El joven embajador de EUUSEW, Mbuvir Burida, habla sobre cómo la IA puede resolver los desafíos de la red eléctrica para integrar completamente la energía renovable en la sociedad.
¿Alguna vez le has preguntado a ChatGPT cuáles son los desafíos más apremiantes del mundo? Clasifica el cambio climático como el número uno. Entonces, ¿por qué no utilizar la tecnología detrás de ChatGPT para resolver ese desafío?
La forma más importante de mitigar el cambio climático es la transición de los combustibles fósiles a las energías renovables, o la transición energética. Se trata de aumentar la integración de fuentes variables de energía renovable en la red eléctrica. Por lo tanto, se necesitarán herramientas más poderosas e innovadoras para planificar y operar la red eléctrica para garantizar una red eléctrica segura y confiable a medida que avanza la transición energética.
Esta necesidad surge en un momento en que la inteligencia artificial (IA) está logrando avances, imitando algunos aspectos de la inteligencia humana a través del análisis de datos a gran escala y conocimientos de dominios relacionados para producir resultados. La digitalización de la red (medidores inteligentes, sensores, gemelos digitales, etc.) proporciona grandes cantidades de datos, lo que coloca a la IA en una posición única para apoyar la transición energética. Pero, ¿puede la IA resolver todos los desafíos de la red eléctrica?
Previsión de la red eléctrica más fiable
Las capacidades predictivas de los modelos de IA cambian las reglas del juego para el sector energético, desde la generación de energía hasta el consumo y los mercados energéticos. Una de las principales aplicaciones es la predicción y optimización de la generación de energía solar y eólica. Por ejemplo, los modelos de IA utilizan datos meteorológicos junto con mediciones históricas para predecir la producción y el consumo de energía para la planificación de la red. Por ejemplo, el operador belga de la red eléctrica Elia ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que reduce los errores de predicción de los desequilibrios de la red en un 41% como parte de sus esfuerzos por mantener estables las frecuencias de la red a medida que aumenta la integración de las energías renovables. Esta capacidad predictiva de los modelos de IA también se utiliza para el mantenimiento predictivo de parques eólicos y líneas eléctricas. Por lo tanto, los algoritmos basados en IA facilitan el monitoreo y control en tiempo real de la transmisión y distribución de energía, lo que permite ajustes dinámicos en respuesta a las fluctuaciones de la oferta y la demanda de energía.
Además, los algoritmos de IA pueden detectar fallas automáticamente, generar estrategias de restauración de energía en tiempo real y cambiar a fuentes de energía de respaldo, lo que reduce el tiempo de inactividad del sistema y mejora la confiabilidad del sistema de energía. Por lo tanto, la IA no sólo facilita la gestión de la red y la integración de energías renovables, sino que también promueve una red eléctrica más eficiente, confiable y segura.
En el frente del consumo de energía, los sistemas de gestión de energía impulsados por IA han logrado avances significativos. Estos sistemas de gestión de energía optimizan el uso de energía aprendiendo las preferencias del usuario y adaptándose a eventos externos como las condiciones climáticas y los precios de la electricidad. Por ejemplo, la startup tecnológica belga Pleevi ha desarrollado un algoritmo basado en aprendizaje automático para controlar la carga de vehículos eléctricos, reduciendo los costos de electricidad hasta en un 30% y al mismo tiempo promoviendo el uso de la generación de energía local prevista. Mientras tanto, la empresa sueco-suiza de electrificación y automatización ABB ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial para predecir y gestionar el consumo máximo de energía en edificios comerciales e industriales, ayudando a estos grandes consumidores a evitar los cargos por demanda máxima.
La tecnología avanzada conlleva riesgos y obstáculos
Si bien se han logrado avances significativos, la integración de la IA en el sector energético sigue siendo un desafío debido a la complejidad de los marcos regulatorios, las consideraciones éticas y la naturaleza multifacética de los sistemas energéticos. Las preocupaciones por la seguridad y la privacidad de los datos plantean cuestiones importantes sobre el uso seguro de la IA en el sector energético y, por tanto, el cumplimiento de la ley europea sobre inteligencia artificial. Además, el impacto ambiental de la fabricación de hardware de IA y el alto consumo de energía y agua en los centros de datos resaltan varios obstáculos que deben abordarse para el uso sostenible de la IA. Además, el proceso de toma de decisiones de los algoritmos de IA a menudo sigue siendo inexplicable e inexplicable. Todos estos aspectos dificultan la adopción de soluciones basadas en IA para los usuarios debido a importantes implicaciones financieras y de seguridad energética.
¿La IA resolverá todos los desafíos de la red asociados con la transición energética?
A medida que las sinergias entre la IA y el sector energético continúan expandiéndose, la colaboración interdisciplinaria y el compromiso con el despliegue ético y responsable de la IA siguen siendo esenciales para aprovechar todo el potencial de esta intersección. Sin embargo, la promesa de sistemas totalmente autónomos en los que la IA coordine todos los aspectos de la red aún está lejos de ser realidad, dados los obstáculos mencionados anteriormente. En realidad, la integración es un proceso continuo, caracterizado por logros graduales y nuevos desafíos.
En 2026, la Comisión Europea adoptará una hoja de ruta estratégica para la digitalización y la IA en el sector energético, con el objetivo de aprovechar el potencial de las tecnologías digitales y de IA y al mismo tiempo mitigar los riesgos asociados.
Este artículo de opinión se produjo en cooperación con la Semana Europea de la Energía Sostenible 2026. Para conocer la convocatoria abierta, consulte ec.europa.eu/eusew.
Enlaces recomendados
La inteligencia artificial abre un futuro energético más inteligente y ecológico | Dando forma al futuro digital de Europa Inteligencia artificial en la industria de la energía sostenible: estado actual, desafíos y oportunidades – ScienceDirect Avances en resiliencia de la red: Innovaciones recientes en soluciones impulsadas por IA – ScienceDirect DSO Technology Radar v4 https://www.iea.org/reports/energy-and-ai https://www.irena.org/Publications/2025/Oct/Digitalisation-and-AI-for-power-system-transformation-Perspectives-for-the-G7 https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document/EPRS_BRI(2025)775859
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